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Keras是一个开源的神经网络库，用于快速构建、训练和评估深度学习模型。它可以在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit或Theano之上运行，并允许用户使用Python API来定义和训练模型。

1. 支持多后端：Keras可以在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit或Theano之上运行，因此可以根据需要选择最佳的后端。

2. 快速原型：Keras允许用户使用Python API快速构建深度学习模型，而无需手动编写代码。

3. 模块化：Keras提供了一系列模块，可以用于构建深度学习模型，如卷积层、池化层、循环层等。

4. 灵活性：Keras允许用户自定义模型，并可以轻松将已有模型集成到新模型中。

以下是一个使用Keras构建简单神经网络的示例代码：

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

# Create the model

model = Sequential()

model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# Compile the model

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

# Train the model

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

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